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AI 科技评论按:人工智能技术目前越来越火爆,近日,2018 年图灵奖得主揭晓,获奖的三位科学家是分别是 Yoshua Bengio、Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton。相信在人工智能领域,没有人不知道这三位,众所周知,他们被称为「深度学习三巨头」。
Bert 给人们带来了大惊喜,不过转眼过去大约半年时间了,这半年来,陆续出现了与 Bert 相关的不少新工作。
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大家好,今天开始和大家分享,我在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的一些学习经验和心得体会。
论文:Topic Memory Networks for Short Text Classification
前言 自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一,是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言。 对于自然语言处理的发展历程,可以从哲学中的经验主义和理性主义说起。基于统计的自然语言处理是哲学中的经验主义,基于规则的自然语言处理是哲学中的理性主义。在哲学领域中经验主义与理性主义的斗争一直是此消彼长,这种矛盾与斗争也反映在具体科学上,如自然语言处理。 早期的自然语言处理具有鲜明的经验主义色彩。如1913年马尔科夫提出马尔科夫随机过程与马尔科夫模型的基础就是“手工查频”,具体说就是
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历,更重要的是通过提炼让我们得以升华,走向卓越。 1电影Her见识NLP 可能很多朋友看过好莱坞的电影《Her》,电影中讲述的主角耳朵里戴了一个耳机,这是一个人工智能的虚拟助手,能够通过耳机与人工智能来对话。 人机交互方式在经历了第一代的键盘鼠标,第二代的触摸屏和按键后,第三代对话式人工智能操作系统正在来临,让用户通过最便捷、简单的方式获取信息和服务。 这其中功不可没的就是自然语言处理技术(NLP),我们熟知的问答系统就是一种最直接的人机交互方式。NLP过去经历了怎样的发
笔者主要方向是KBQA,深深体会到竞赛是学习一个新领域最好的方式,这些比赛总的来说都属于文本分类领域,因此最近打算一起总结一下。
CIPS2016 中文信息处理报告《第五章 语言表示与深度学习研究进展、现状及趋势》第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35,其中:
简介:内容相当丰富,涵盖神经网络机器翻译、问答匹配、电影评价分类、新闻分类等多个领域。这是一个教你逐步实现和适应简单的实词 NLP 任务的教程。这些资源都提供了源码,对初学者来说,极为友好,可以学会建立自己的模型。
知识经济的来临,知识管理在社会经济中的重要性也随之增加。文本分析的知识管理应用不仅包括企业单位,还包括一些科研管理部门,教育机构。企业在进行知识管理方面时,侧重面可能是企业客户,企业产品优化和市场方向优化方向。科研管理部门和教育机构的侧重点是科研相关结果的整理。文本分析平台的应用能够帮助企业和教育机构完善现有知识管理模式。
本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结,简要的介绍一下自然语言处理(nlp)一些相关技术以及相关任务,nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限,其中难免有错漏之处,欢迎读者斧正。
自然语言处理(Natural Langauge Processing,NLP)是计算机系统理解人类语言的一种能力,它也是人工智能(AI)的子集。NLP在很多商业场景中都有所应用,比如推荐系统、对话机器人等。NLP相关的岗位薪资和前景在机器学习算法岗中也是具有很大的吸引力,很多人转行从事这方面的研究,大多数人是通过自学来提升自己的能力。目前,网络上也有很多多免费资源可以帮助自学者发展NLP方面的专业知识,但资源多且杂,没有很好的一条线将其串起来,那么在本文中,我们列出了针对初学者和中级学习者的学习资源。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而,深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现,基准问题也是最有趣的;事实上,一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务,从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中,你会发现7个有趣的自然语言处理任务,也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答(Q&A) 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
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组合范畴语法(CCG; Steedman, 2000)是一种高度词汇化的形式主义。Clark 和 Curran 2007 年提出的标准解析模型使用了超过 400 个词汇语类(或超级标记(supertag)),典型的解析器通常只包含大约 50 个词性标注。
本文首先介绍BERT模型要做什么,即:模型的输入、输出分别是什么,以及模型的预训练任务是什么;然后,分析模型的内部结构,图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出;最后,我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果。 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是:BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出,BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Repre
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